Дисперсионный
анализ с двумя факторами
199
группы производилось по градациям одной независимой переменной (
класс
). Для
однофакторного ANOVA в SPSS существует специальная упрощенная команда
Однофакторный
дисперсионный
анализ
. Команды подменю
Общая
линейная
модель
позволяют выполнять однофакторный, двухфакторный, трехфакторный и т. д. ана-
лизы, однако обращение с ними несколько сложнее.
В этой главе мы будем использовать файл
ex022.sav
. В качестве зависимой пере-
менной мы возьмем переменную
Слова
, а роль независимых будут играть перемен-
ные
Инт
и
Ч_ряда
. Мы попытаемся определить степень влияния переменных
Инт
,
Ч_ряда
и их взаимодействия
Инт
×
Ч_ряда
на распределение значений переменной
Слова
. Такая схема анализа может быть лаконично обозначена как ANOVA 2
×
3
(Интонация
×
Часть ряда). Исследование позволит получить ответы на перечис-
ленные ниже вопросы.
Существует ли главный эффект фактора
f
Инт
, то есть существует ли значимое
различие в продуктивности воспроизведения всего ряда из 24 слов в зависи-
мости от интонационного выделения середины
ряда и какова степень этого
различия?
Существует ли главный эффект фактора
f
Ч_ряда
, то
есть существует ли зна-
чимое различие в продуктивности воспроизведения трех частей ряда (начала,
середины и конца) и какова степень этого различия?
Существует ли взаимодействие переменных
f
Инт
и
Ч_ряда
, то есть зависит ли
влияние одной из этих переменных от уровней (значений, градаций) дру-
гой?
Таким образом, двухфакторный дисперсионный анализ позволяет проверить три
гипотезы: две о главном эффекте и одну о взаимодействии факторов. Ответы на
два первых вопроса можно было бы получить,
дважды применив однофактор-
ный дисперсионный анализ. Специфика многофакторного анализа проявляет-
ся в
содержании третьего вопроса, который касается взаимодействия факторов.
Взаимодействие двух факторов означает, что влияние одного из них проявляет-
ся по-разному на разных уровнях другого фактора. Весьма полезным для интер-
претации взаимодействий является построение диаграмм средних значений для
каждой ячейки таблицы сопряженности независимых переменных. Мы займемся
построением диаграмм в конце этой главы. На диаграммах
будут представлены
все значения вне зависимости от степени их значимости, что позволит нам более
ясно представлять, почему воздействие одних переменных оказывается значимым,
а других — нет. Более детально проблема взаимодействия будет рассмотрена на
примере при обсуждении результатов.
SPSS позволяет включить в окно вывода средние значения всех выборок, соот-
ветствующих всем возможным сочетаниям градаций факторов (в данном случае
2
×
3 = 6), а также вычислить
F-величины и соответствующие
p-уровни. По этим
характеристикам мы сможем судить о степени влияния каждой из независимых
переменных на распределение зависимой переменной и
о взаимодействии неза-
висимых переменных.